MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2017417590 · doi:10.1088/0957-4484/23/31/315703

Photoluminescence model of sulfur passivated p-InP nanowires

2012· article· en· W2017417590 sur OpenAlexafffund
Naser Tajik, Chris Haapamaki, Ray LaPierre

Notice bibliographique

RevueNanotechnology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanowire Synthesis and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPassivationPhotoluminescenceMaterials scienceNanowireIntensity (physics)DopingOptoelectronicsSulfurAnalytical Chemistry (journal)NanotechnologyOpticsLayer (electronics)MetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of ammonium polysulfide solution, (NH₄)₂S(x), on the surface passivation of p-doped InP nanowires (NWs) was investigated by micro-photoluminescence. An improvement in photoluminescence (PL) intensity from individual NWs upon passivation was used to optimize the passivation procedure using different solvents, sulfur concentrations and durations of passivation. The optimized passivation procedure gave an average of 24 times improvement in peak PL intensity. A numerical model is presented to explain the PL improvement upon passivation in terms of a reduction in surface trap density by two orders of magnitude from 10¹² to 10¹⁰ cm⁻², corresponding to a change in surface recombination velocity from 10⁶ to 10⁴ cm s⁻¹. The diameter dependence of the PL intensity is investigated and explained by the model. The PL intensity from passivated nanowires decreased to its initial (pre-passivation) value over a period of seven days in ambient air, indicating that the S passivation was unstable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanotechnologyMême sujetNanowire Synthesis and ApplicationsTravaux en français237 207